黄志刚
- 作品数：20 被引量：23H指数：3
- 供职机构：国网天津市电力公司更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：电气工程经济管理农业科学理学更多>>
- 超大型城市电网智能主动化防御机制建设被引量：1
- 2017年
- 国网天津市电力公司(以下简称天津公司)负责天津市电网的规划、建设和运营。供电人口约1500万,电网覆盖面积约1.19万平方公里。近年来天津公司以“奉献清洁能源、建设和谐社会”为使命,结合信息化、智能化技术手段,开展电网故障快速处置研究,提升应急响应能力,保障电网安全。背景意义全面履行社会责任对电网的应急管理提出更高的要求。电力作为基础性能源,对保障国计民生具有举足轻重的作用。一方面作为超大型城市天津社会生活近年来对电力依赖度不断提高。
- 王强黄志刚
- 关键词：天津电网主动化应急指挥中心
- 藏中电网SVC控制策略探讨
- 2014年
- 2013年初藏中电网内的乃琼、夺底、曲哥站完成SVC装置投运。如何对三站的SVC进行控制,保障电网安全成为了调度部门研究的重点。本文结合藏中电网实际,提出不基于通信的联合控制策略,并应用于电网实际运行中,取得了良好效果。
- 黄志刚多吉次仁王幼强措姆次旦玉珍
- 关键词：电压
- 电力市场环境下的无功优化模型及其求解方法
- 电力系统实现无功功率的优化调度与控制可以有效地改善电力系统的电压质量,减少电能传输损耗.因此它一直是电力系统运行和规划领域的重要研究课题之一.无功优化的实现是保证电力系统安全和经济运行的有效措施.但是随着我国电力市场的逐...
- 黄志刚
- 关键词：电力市场环境无功优化模型电压质量遗传算法
- 文献传递
- 负荷模型对天津电网短路电流的影响
- 2016年
- 特高压接入天津电网后,天津电网将形成1000/500 kV电磁环网,导致电网短路电流水平提高,甚至导致部分母线短路电流超标。负荷模型是影响电网短路电流水平的重要因素,本文针对各静态负荷及感应电动机负荷对天津电网短路电流的影响进行了分析,并从机理上给出了解释。
- 邱丽萍唐晓骏于光耀李振斌黄志刚
- 关键词：负荷模型短路电流天津电网特高压
- 浅谈电网黑启动试验
- 2015年
- 天津电网承担着为天津地区供电的重要任务,是典型的受端电网,开展黑启动工作具有重要意义。本文论述了天津电网黑启动试验的关键技术环节,如路径选择、步骤安排、发电机自励磁与元件过电压校验及频率控制等。本文结论已应用于实践中。2014年10月24日天津电网黑启动试验获得成功,不仅验证了本文论述的正确性,同时也标志着天津电网黑启动工作取得了阶段性成果,天津电网的安全稳定运行拥有了更为坚实的基础。
- 黄志刚郑卫洪郭凌旭
- 关键词：电网黑启动电压
- 天津电网静态电压稳定分析及运行对策研究
- 王强刘明志龚成虎黄志刚刘维春
- 该项目结合天津电网运行实际，开发出静态电压稳定性分析软件。采用该软件对天津电网的电压稳定性进行深入的分析，编写天津电网静态电压稳定及无功裕度分析报告，给出天津电网在电压稳定性方面存在的主要问题和相应的薄弱环节，为电网的改...
- 关键词：
- 关键词：电力系统静态电压稳定性
- 天津110kV电磁环网运行问题分析与解决方法探讨
- 本文阐述了电磁环网运行存在的危害,并就天津110kV军生、军双线构成的电磁环网进行了具体分析,依据天津电网运行方式报告,进行了潮流和哲态稳定计算,指出了存在的问题,提出了可行的运行意见和规划建议。最后总结出了具有普遍适用...
- 黄志刚郑卫洪
- 关键词：电力系统电磁环网
- 文献传递
- 数据可视化技术在电网调度数据稽查中的应用被引量：4
- 2017年
- 电力量测和遥测是电网运行、分析、自动化和计量的基础,一旦数据缺项或出错,不仅影响潮流、短路、稳定计算的精度,还会造成系统的失稳。为此,提出利用大数据可视化技术,通过对电网海量遥测数据进行实时分析,以发现问题,分析导致的原因,从而及时查找和发现故障点,并给出现场验证的结果。
- 郭凌旭张志君陈建波黄志刚赵静
- 关键词：电网调度遥测数据量测
- 天津电网电压稳定裕度分析研究被引量：3
- 2010年
- 采用中国电科院开发的电压稳定分析软件PSD-VSAP,对天津电网电压稳定裕度进行全面深入分析,并针对无功补偿变化、运行方式变化、网络结构变化对电压稳定裕度的影响进行了敏感性分析,对天津电网静态电压稳定性进行了全面评估。结果表明,天津电网电压稳定裕度较大,但由于天津电网为受端电网,建议应保证负荷侧无功补偿装置的投入,减少地区间无功流动以及对外部地区无功资源的依赖,同时要严格关注送受断面的运行潮流,以防止在大的扰动情况下发生电压失稳现象。
- 刘丽霞李晓辉黄志刚龚成虎
- 关键词：天津电网电压稳定裕度负荷裕度无功补偿运行方式网络结构
- 基于多级离散小波变换和LSTM模型的充电负荷短期预测方法
- 2022年
- 电动汽车作为一种清洁环保的出行方式受到了越来越多地欢迎,但电动汽车充电负荷日益增长将会对现有电网造成一定的冲击与影响。与常规负荷不同,电动汽车的充电负荷存在较大的随机性,准确地预测电动汽车充电负荷的变化,有助于电网稳定运行。首先,本文针对各站电动汽车充电负荷曲线采用K-means算法进行聚类,减小充电负荷的波动性,同时,充电负荷时间序列是典型的非线性、非平稳时间序列,因此本文引入多级小波变化将充电负荷时间序列分解为多个复杂度较低的分量,帮助预测模型,挖掘其变化特征;然后,本文提出以历史充电负荷功率各级分量、天气数据、日期类型为输入的长短期记忆神经网络预测模型,并使用遗传算法来选择长短期记忆神经网络的最优超参数;最后,本文用实际数据验证了本文所提方法能够有效预测电动汽车的短期负荷。
- 刘颂刘振阳郝毅黄志刚何发才王梓
- 关键词：K-MEANS聚类遗传算法
